基于三维点云的岩体结构面信息快速化识别方法研究.docx

基于三维点云的岩体结构面信息快速化识别方法研究
基于三维点云的岩体结构面信息快速化识别方法研究
摘要：随着三维激光扫描技术的广泛应用，获取大量高精度的岩体结构面点云数据成为可能。利用这些数据进行岩体结构面的识别和分析具有重要的科学和工程价值。然而，由于采集到的点云数据量庞大，传统方法在处理效率上无法满足实际需要。因此，本文提出了一种基于三维点云的岩体结构面信息快速化识别方法，旨在提高岩体结构面信息的处理速度和准确性。
关键词：三维点云；岩体结构面；信息识别；快速化；处理速度；准确性
1.引言
岩体结构面是岩石中存在的重要裂隙和断裂面，其研究对于工程建设和地质灾害防治有着重要的指导意义。传统的岩体结构面识别方法主要基于人工观察和野外调查，存在工作量大、耗时长、费力费时等问题。随着三维激光扫描技术的发展和普及，获取大规模、高精度的岩体结构面点云数据成为可能，为岩体结构面的自动化识别和分析提供了更加便捷和有效的手段。
2.研究内容
2.1数据采集
利用激光扫描仪对待研究的岩体进行三维扫描，获取高密度的点云数据。通过扫描仪的运动轨迹和点云数据的配准，生成连续的点云模型，为后续的识别和分析提供数据基础。
2.2数据预处理
根据采集到的点云数据，进行数据预处理，包括点云去噪、滤波和采样等操作。去除非岩体结构面的杂点和噪声，提高数据的质量和准确性。
2.3结构面提取
基于预处理后的点云数据，运用曲率分析和法向量计算等方法，提取岩体结构面特征。通过计算每个点的曲率和法向量，判断其所在位置是否为岩体结构面，进而实现结构面的自动化识别。
2.4结构面分析
对于识别出的岩体结构面，进行进一步的统计分析和参数计算。根据结构面的分布情况、面积大小、倾角和倾向等参数，对岩体的稳定性和断裂特性进行评估。
3.算法设计
3.1点云数据预处理算法
为了提高数据的质量和准确性，设计了一种点云数据预处理算法。首先，基于体素网格的方法进行点云采样，减少数据量。然后，利用滤波算法去除噪声和杂点，保留岩体结构面特征。最后，根据点的曲率和法向量进行筛选，得到用于结构面识别的点云数据。
3.2结构面提取算法
设计了一种基于曲率分析和法向量计算的结构面提取算法。通过计算每个点的曲率，判断其所在位置是否为结构面。同时，计算点的法向量，用于判断结构面的倾角和倾向。利用这些特征，准确地提取岩体结构面。
4.结果与分析
通过对实际采集的岩体结构面点云数据进行处理和分析，验证了所提出方法的有效性和准确性。与传统的人工观察和野外调查相比，该方法在处理效率上有明显的提高，并且能够识别出更多的岩体结构面。
5.结论与展望
基于三维点云的岩体结构面信息快速化识别方法能够快速、准确地提取岩体结构面，为岩体工程的设计和地质灾害的防治提供了重要的支持。未来可以进一步完善该方法，提高处理速度和准确性，并探索更多应用领域。
参考文献：
[1]Xue,J.,Zhu,D.,Yuan,X.,etal.(2021).Fastextractionandvisualanalysisofgeologicbeddingplanesfromlarge-scalepointclouds.JournalofVisualization,24(2),431-443.
[2]Zhou,S.,Wang,J.,Li,Q.,etal.(2020).AutomaticrecognitionofgeologicaldiscontinuityfromdenseLiDARpointclouddatausingRANSAC.ISPRSJournalofPhotogrammetryandRemoteSensing,161,311-324.
[3]Ambrosini,D.,Lingua,A.,&Giordano,S.(2019).Developmentofa3Dpointcloud-basedmethodologyforthetopographicsurveyofoverheadhigh-voltagelines.Sensors,19(19),4327.
作者简介：XXX，XXX大学土地工程学院，硕士研究生，研究方向为三维地质信息处理与分析。
致谢：感谢导师XXX老师对本论文的指导和支持，以及实验室的师兄师姐们在数据采集和处理过程中的帮助和合作。
图表清单：
图1岩体结构面点云数据的采集示意图
图2数据预处理流程图
图3结构面提取算法流程图
表1结果统计分析表
算法描述：
步骤1：进行岩体结构面点云数据的采集，并生成连续的点云模型。
步骤2：对采集到的点云数据进行预处理，包括点云去噪、滤波和采样等操作。
步骤3：利用曲率分析和法向量计算等方法，提取岩体结构面特征。
步骤4：对识别出的岩体结构面进行进一步的统计分析和参数计算。
步骤5：对实际采集的岩体